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[IT뉴스]AI 주권, 모델 넘어 '운영' 경쟁으로 번진다

온카뱅크관리자

2026-06-22 11:47:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 앤트로픽 모델 수출 통제에 해외 AI 의존 리스크 부각…독자 모델·경량화 기술 함께 갖춰야 
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 (지디넷코리아=이나연 기자)앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델에 대한 미국의 수출 통제를 계기로 AI가 국가 안보 자산으로 취급되고 있다. 기술 보유국의 정책 변화만으로 모델과 서비스 공급망이 흔들릴 수 있다는 우려가 현실화하면서, 자국 모델 기술력과 이를 효율적으로 운영할 역량이 소버린(주권) AI의 핵심 과제로 떠오르고 있다.
 미국 행정부는 지난 12일(현지시간) 앤트로픽 신규 모델 '클로드 미토스5'와 '클로드 페이블5'에 대한 외국 국적자의 접근을 제한하는 수출 통제 지침을 내렸다. 해외 접속뿐 아니라 미국 내 체류 중인 외국인과 앤트로픽 소속 외국인 직원의 사용까지 제한 대상에 포함되면서 파장이 커졌다.
 이번 조치로 글로벌 AI 보안 협의체 '프로젝트 글래스윙'에 합류한 한국도 영향을 받게 됐다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 '클로드 미토스 프리뷰' 공개와 함께 출범한 협의체다. 보안 취약점 탐지에 특화된 미토스의 오남용을 막기 위해 검증된 기업과 기관에 모델을 선제 제공하고 이를 통해 소프트웨어 취약점을 방어하는 방식으로 운영돼 왔다.
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 미국 행정부가 앤트로픽의 최상위 인공지능(AI) 모델인 '페이블5(Fable 5)'와 '미토스5(Mythos 5)'에 대해 외국인의 접근을 전면 금지했다. (사진=클로드 갈무리)
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 앤트로픽은 지난 2일(현지시간) 글래스윙 참여 대상을 15개국 약 150개 기관으로 확대했다. 국내에서는 한국인터넷진흥원(KISA), 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤 등이 참여했다. 그러나 이후 미토스5와 페이블5에 대한 수출 통제가 내려지면서 국내 참여 기관들은 본격적인 모델 활용에 나서기 전부터 접근 제약에 직면했다.
 업계는 이번 사태가 특정 빅테크 모델을 쓰지 못하게 된 문제에 그치지 않는다고 본다. 해외 사업자의 모델과 응용프로그램인터페이스(API), 클라우드에 의존하는 구조에서는 공급국의 정책 변화나 사업자 판단만으로 AI 서비스 운영 자체가 흔들릴 수 있기 때문이다. 프런티어 AI를 외부에서 들여온다는 것은 모델 하나를 사용하는 문제가 아니라 개발·배포·운영 환경 전반을 외부 스택에 의존하는 문제라는 지적이다.
 한국은 외산 AI 의존도를 낮추기 위해 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 나서고 있다. 지난해부터 과학기술정보통신부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트는 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 등 주요 AI 영역에서 원천 기술력을 확보하는 것을 목표로 한다.
 다만 업계에서는 자국 AI 모델 개발만으로는 충분하지 않다는 목소리가 나온다. 국내에서 확보 가능한 컴퓨팅 자원과 인프라 안에서 모델을 안정적으로 학습·추론하고 서비스할 수 있는 운영 역량도 함께 갖춰야 한다는 것이다. 미국과 중국의 대형 사업자처럼 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 단기간에 확보하기 어려운 만큼, 제한된 연산 자원의 활용 효율이 경쟁력으로 꼽힌다.
 최신 AI 추론 환경은 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 메모리 자원을 요구한다. 이에 따라 인프라 확충과 함께 모델 구조와 서비스 환경에 맞춰 정밀도, 메모리 사용량, 처리 속도를 조정하는 경량화·최적화 기술에도 관심이 쏠린다. 같은 인프라에서 처리할 수 있는 작업량을 늘리고 운영 비용을 낮출 수 있어서다.
 이 같은 기술은 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)을 실제 서비스로 연결하는 과정에서도 활용되고 있다. 모델 개발 단계 성능뿐 아니라 국내 인프라에서의 메모리 사용량, 처리 속도, 비용 등을 함께 따져야 해서다.
 독파모 프로젝트에 참여한 기업들도 관련 작업을 진행하고 있다. 일례로 업스테이지 컨소시엄에 참여한 노타는 솔라 계열 모델을 국내 인프라 환경에서 구동하기 위한 압축·최적화 작업을 맡고 있다. 노타는 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델에서 중요도가 낮은 영역을 선별적으로 압축해 메모리 사용량을 줄이고 성능 저하를 최소화하는 기술을 적용했다.
 실제 업스테이지 '솔라 오픈 100B'에 노타의 최적화 기술을 적용한 결과, 메모리 사용량을 약 72.8% 줄이면서 원본 모델과 유사한 성능 지표를 유지한 것으로 나타났다. 향후 로봇·자동차 등 온디바이스·피지컬 AI가 확산될수록 제한된 환경에서 모델을 구동하는 최적화 기술의 중요성도 커질 전망이다.
 업계 관계자는 "미토스 사태가 단발성 사건으로 끝나더라도 이번 일이 노출한 인프라 종속의 구조적 위험은 그대로 남을 것"이라며 "독자 개발한 자국 모델을 한정된 자원에서 효율적으로 가동하는 경량화·최적화 기술이 함께 가야 AI 주권이 외부 정책 변수에 흔들리지 않는다"고 말했다.
 이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)
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